Miguel Feuser Capella
Estudo de tráfego para um aeroporto como polo gerador com base em simulação macroscópica
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado pelo acadêmico Miguel Feuser Capella à banca examina-dora do Curso de Graduação em Engenharia Civil da Universidade Federal de Santa Catarina como requi-sito parcial para obtenção do título de Engenheiro Civil.
Professor orientador: Alexandre Hering Coelho, Dr.
Ficha de identificação da obra elaborada pelo autor,
através do Programa de Geração Automática da Biblioteca Universitária da UFSC.
Capella, Miguel Feuser
Estudo de tráfego para um aeroporto como polo gerador com base em simulação macroscópica / Miguel Feuser Capella ; orientador, Alexandre Hering Coelho, 2020.
96 p.
Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)
-Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2020.
Inclui referências.
1. Engenharia Civil. 2. Polo Gerador de Tráfego . 3. Aeroporto. 4. Simulação de Tráfego. 5. Macrossimulação. I. Coelho, Alexandre Hering . II. Universidade Federal de Santa Catarina. Graduação em Engenharia Civil. III. Título.
Miguel Feuser Capella
Estudo de tráfego para um aeroporto como polo gerador com base em simulação macroscópica
Este Trabalho Conclusão de Curso foi julgado adequado para obtenção do Título de Engenheiro Civil e aprovado em sua forma final pelo Departamento de Engenharia Civil da Universidade
Federal de Santa Catarina
Florianópolis, 24 de novembro de 2020.
Prof. Dr. Luciana Rohde Coodenadora do Curso
Banca examinadora:
Prof. Dr. Alexandre Hering Coelho Orientador
Prof. Dr. Luciana Rohde
Agradecimentos
Primeiramente gostaria de agradecer aos meus pais por terem me dado todo o apoio e suporte, permitindo que eu tenha chegado até aqui. Agradeço especialmente à minha mãe Lizette pelo incentivo e por ter sido uma referência no mundo acadêmico.
A todos os amigos da 14.2 e outros que conheci na UFSC nestes anos de graduação e que me trouxeram muitos momentos de alegria, em especial à Victoria por todas as risadas e pelo apoio. Também agradeço especialmente ao Lucas pela amizade e por estar sempre do meu lado, inclusive durante a elaboração deste trabalho com o fornecimento de materiais e dados.
Ao professor Alexandre por ter aceitado me orientar neste TCC e por ter sido um guia sempre disposto a ajudar e muito dedicado na tarefa de aperfeiçoar este trabalho.
À professora Luciana e ao engenheiro Anderson pela disponibilidade e pela participação na banca examinadora.
Ao LabTrans, em especial ao Jorge e ao Roger, pela disponibilização do software Visum. Também agradeço ao LabTrans pela oportunidade e aprendizados que tive no período como bolsista.
Por fim, agradeço à UFSC por me oferecer esta oportunidade de um ensino público, gratuito e de qualidade, sendo uma referência de ensino, pesquisa e extensão.
RESUMO
Aeroportos são um dos principais Polos Geradores de Tráfego (PGT) em áreas urbanas, influ-enciando fortemente o tráfego na região do seu entorno. Visando avaliar como o crescimento da demanda afeta os sistemas de transporte de uma área de estudo, foram elaborados modelos de simulação de tráfego em nível macroscópico utilizando o software Visum, que foram utilizados para apoiar um estudo de tráfego que considera a demanda gerada pelo novo terminal de passageiros no Aeroporto Internacional de Florianópolis. A criação dos modelos e análise dos resultados foi feita utilizando diretrizes de estudos de impacto de PGTs. A modelagem da demanda foi feita conside-rando a demanda de tráfego gerado pelo PGT e de tráfego de passagem. Foram utilizadas pesquisas Origem-Destino (O-D) disponíveis para gerar matrizes O-D, cujas viagens foram alocadas na malha viária que foi obtida através da modelagem da oferta. Foram analisados o cenário base de 2020 e dois horizontes futuros: ano de 2029 e ano de 2039. Foi criado um cenário alternativo para avaliar mudanças nos parâmetros estudados, geradas a partir de uma alteração na infraestrutura rodoviária. Com os dados coletados a partir das simulações, foi possível fazer a avaliação de indicadores de desempenho dos diferentes cenários e também pode-se identificar pontos críticos na malha. Em relação ao cenário alternativo, foi possível avaliar a diminuição no tempo de viagem em um corredor de acesso, a partir da mudança na infraestrutura de uma das vias.
Palavras-chave: Polo Gerador de Tráfego. Aeroporto. Simulação de Tráfego. Macrossimulação. Visum.
ABSTRACT
Airports are one of the biggest developments of regional impact in urban areas, strongly affecting the traffic in the surrounding areas. In order to evaluate how the demand growth can affect the transport system in a study area, macroscopic simulation models were designed using the Visum software. These models were used to support a traffic study which takes on account the trip generation of the new passenger terminal in the Florianópolis International Airport. In order to create these models and to analyse the results, guidelines of traffic impact analysis were used. The demand modelling considered the site generated primary trips and the pass-by trips. Available Origin Destination (O-D) surveys were used to generate O-D matrices that were allocated on the network derived from the supply modelling. Analysis were made for the 2020 basis scenario and two future scenarios: year of 2029 and year of 2039. Finally, an alternative scenario was created in order to analyse changes in the parameters caused by a modification in the road infrastructure. The data collected from the simulations allowed the evaluation of performance for the different scenarios and one was also able to identify critical areas on the network. For the alternative scenario, with the change in the infrastructure, one was able to measure the decrease in the travel time in one corridor.
Lista de Figuras
1 Exemplo de matriz O-D genérica . . . 6
2 Exemplo de grafo direcional . . . 9
3 Exemplo de conectores em uma rede viária . . . 9
4 Função de congestionamento proposta por BPR para diferentes valores de alfa . . . 11
5 Movimentação de passageiros somada para aeroportos brasileiros entre 2004 e 2019 22 6 Fluxograma do método para modelagem de transporte aeroportuário . . . 25
7 Fluxograma do procedimento de análise de um aeroporto como PGV . . . 27
8 Localização do aeroporto de Florianópolis . . . 29
9 Acessos ao aeroporto de Florianópolis . . . 31
10 Zonas de tráfego da Região Metropolitana de Florianópolis . . . 34
11 Movimentações médias mensais de passageiros no aeroporto de Florianópolis . . . . 36
12 Movimentação anual de passageiros no aeroporto de Florianópolis . . . 37
13 Dados do OSM para a região de Florianópolis . . . 38
14 Origem ou destino dos usuários do aeroporto de Florianópolis . . . 39
15 Modo de acesso ao aeroporto de Florianópolis . . . 39
16 Área de influência do aeroporto de Florianópolis . . . 40
17 Fluxograma geral do método . . . 41
18 Fluxograma do método de modelagem da demanda . . . 48
19 Compatibilização das zonas de tráfego da região central de Florianópolis . . . 52
20 Bairros na zona de tráfego 11148 . . . 53
21 Localização da zona de tráfego 12006 . . . 54
22 Distribuição horária do fluxo de veículos de acordo com dados de PLAMUS (2015c) 55 23 Movimentações médias horárias de passageiros no aeroporto de Florianópolis para segundas-feiras e sextas-feiras dos meses de março entre 2013 e 2018 . . . 56
24 Centroide da zona de tráfego 11090 sem conectores e com conectores . . . 60
25 Erro na conectividade entre a zona 11001 e 11002 sendo acusada na interface do Visum . . . 61
26 Área de influência do aeroporto de Florianópolis segundo o método de Braga e Guedes (2008) . . . 62
27 Trechos de vias com 5% ou mais da capacidade ocupada pela demanda gerada pelo PGT . . . 63
28 Trechos de vias com 15% ou mais da capacidade ocupada pela demanda gerada pelo PGT . . . 64
30 Área crítica do aeroporto de Florianópolis . . . 66 31 Relação volume/capacidade das vias para o cenário base de 2020 . . . 67 32 Histograma de relação volume/capacidade das vias da área crítica para o ano de 2020 67 33 Relação volume/capacidade das vias para o ano de 2029 . . . 68 34 Histograma de relação volume/capacidade das vias da área crítica para o ano de 2029 69 35 Relação volume/capacidade das vias para o ano de 2039 . . . 69 36 Histograma de relação volume/capacidade das vias da área crítica para o ano de 2039 70 37 Criação do território no Visum . . . 70 38 Definição dos limites do corredor no Visum . . . 72 39 Histograma de relação volume/capacidade das vias da área crítica para o ano de
2039 com método fictício de previsão exagerada de crescimento . . . 73 40 Crescimento nos tempo de viagem no corredor ao longo dos anos com o método
fictício de previsão exagerada de crescimento . . . 74 41 Localização dos arcos com capacidade aumentada para o cenário alternativo
desta-cados em vermelho . . . 75 42 Histograma de relação volume/capacidade das vias da área crítica para o cenário
Lista de Tabelas
1 Diretrizes para determinação de limites da área crítica . . . 17 2 Diretrizes para determinação do horizonte de estudo segundo ITE (2016b) . . . 19 3 Diretrizes para determinação do horizonte de estudo segundo Gonçalves (2012) . . . 19 4 Dados públicos sobre a área de estudo relevantes para um estudo de tráfego . . . . 33 5 Número de automóveis no município de Florianópolis por ano . . . 35 6 Dez primeiros registros das colunas utilizadas no método no arquivo da pesquisa O-D 45 7 Cinco primeiras linhas e colunas da matriz O-D do transporte individual elaborada
pelo autor . . . 56 8 Comparação entre os cenários para a área crítica com base em diferentes parâmetros 71 9 Tempos de viagem no corredor para os diferentes cenários . . . 72 10 Tempos de viagem no corredor para o cenário alternativo . . . 76
Sumário
1 Introdução 1 1.1 Objetivos . . . 2 1.1.1 Objetivo geral . . . 2 1.1.2 Objetivos específicos . . . 2 1.2 Limitações do trabalho . . . 3 2 Revisão bibliográfica 4 2.1 Planejamento e modelagem de transportes . . . 42.1.1 Modelagem da demanda . . . 5
2.1.2 Modelagem da oferta . . . 8
2.1.3 Alocação de tráfego . . . 9
2.2 Simulação de tráfego . . . 11
2.2.1 Simulação em nível macroscópico . . . 12
2.3 Polos geradores de tráfego (PGT) . . . 13
2.3.1 Métodos de análise de impactos . . . 14
2.3.2 Definição da abrangência espacial da área de estudo . . . 15
2.3.3 Definição do cenário temporal de estudo . . . 17
2.3.4 Uso de simulação na análise de PGTs . . . 20
2.4 Aeroportos como PGTs . . . 21
2.4.1 Demanda por transporte aéreo . . . 22
2.4.2 Demanda de transporte terrestre em aeroportos . . . 23
2.4.3 Métodos de análise de aeroportos como PGTs . . . 25
2.4.4 Área de influência e área crítica . . . 27
3 Área de estudo 29 3.1 Legislação em Florianópolis . . . 31
3.2 Dados disponíveis . . . 32
4 Método 41 4.1 Modelagem da demanda . . . 43
4.1.1 Zoneamento da área de estudo . . . 43
4.1.2 Modelagem da demanda de tráfego de passagem . . . 44
4.1.3 Modelagem da demanda de tráfego gerado pelo PGT . . . 44
4.1.5 Definição do dia de projeto e da hora crítica . . . 47
4.2 Modelagem da oferta . . . 49
4.3 Alocação de tráfego . . . 49
4.4 Área de influência e delimitação da área crítica . . . 50
4.5 Análise de indicadores de desempenho e comparação de cenários . . . 50
4.5.1 Elaboração e análise do cenário alternativo . . . 50
5 Resultados 52 5.1 Modelagem da demanda . . . 52
5.1.1 Compatibilização de configurações de centroides . . . 52
5.1.2 Modelagem da demanda de tráfego de passagem . . . 54
5.1.3 Modelagem da demanda de tráfego gerado pelo PGT . . . 55
5.1.4 Projeção de demanda . . . 58
5.1.5 Definição da hora crítica . . . 59
5.2 Modelagem da oferta . . . 59
5.3 Área de influência e delimitação da área crítica . . . 61
5.4 Análise de indicadores de desempenho e comparação de cenários . . . 66
5.4.1 Análise do tempo de percurso no corredor principal de acesso . . . 71
5.4.2 Elaboração e análise do cenário alternativo . . . 72
6 Conclusões 77
Referências 79
1
Introdução
A mobilidade nas grandes cidades brasileiras sofre com diversos problemas ligados à extrapolação da capacidade do sistema viário e deficiências no sistema de transporte coletivo. Segundo Ortúzar e Willumsen (2011), o grande aumento na demanda aliado às falhas nos sistemas de transportes leva a congestionamentos que trazem problemas econômicos, redução da qualidade de vida e aumento da poluição e dos acidentes de trânsito.
Nas áreas próximas a grandes empreendimentos de alta atratividade estes problemas se agravam ainda mais. Na região de entorno destes Polos Geradores de Tráfego (PGT) a demanda gerada pelas atividades socioeconômicas pode sobrecarregar a infraestrutura existente.
Maia et al. (2012) afirmam que, com o objetivo de mitigar os impactos negativos gerados por estes estabelecimentos, foram criadas normas e procedimentos para o licenciamento de empreendi-mentos caracterizados como PGTs. No Brasil estas normas e procediempreendi-mentos variam de acordo com o município e o tipo de PGT, mas são regidas por diretrizes de orgãos como o Conselho Nacional do Meio Ambiente (CONAMA) e o Departamento Nacional de Trânsito (DENATRAN), além de leis federais. Portanto torna-se necessário realizar estudos para avaliar os impactos causados por estes PGTs. Segundo Maia et al. (2012) estes estudos devem avaliar como a capacidade das vias de acesso e da vizinhança absorve o aumento no fluxo de veículos. Além disso, Tavares (2011) recomenda uma avaliação das condições do tráfego antes e depois da implantação do empreendimento, permitindo uma análise ao longo do tempo.
Aeroportos caracterizam-se como PGTs por serem empreendimentos que geram grande demanda de viagens terrestres pelo elevado número de passageiros, acompanhantes, funcionários e alta quan-tidade de carga que por ele circulam. Durante o processo de planejamento de implantação e desen-volvimento de aeroportos é importante que se avaliem os impactos gerados nas áreas urbanas do entorno. Horonjeff et al. (2010) afirmam que o Plano Diretor Aeroportuário (PDIR), que orienta o desenvolvimento do aeroporto, deve conter informações sobre o sistema de acesso viário terrestre, os modos públicos e privados de transporte e dados de tráfego.
De acordo com Budd, Ison e Ryley (2011) o aumento na demanda por transporte aéreo nos últimos anos levou a um aumento no volume de tráfego terrestre no acesso aos aeroportos, sendo este acesso feito principalmente por transporte privado. Portanto, os acessos tornaram-se um componente crítico no sistema de transporte aéreo, sofrendo com congestionamentos e redução da qualidade do ar.
Se as previsões de crescimento no tráfego aéreo se mostrarem precisas é provável que estes problemas se agravem no futuro (BUDD; ISON; RYLEY, 2011). No Brasil há grande expectativa para crescimento, visto que o mercado ainda é incipiente. McKinsey & Company (2010) afirmam que a taxa de viagens por habitante é de cerca de 0,3 viagem/habitante por ano, em comparação
a 1,7 viagem/habitante por ano em países desenvolvidos. McKinsey & Company (2010) também afirmam que a expectativa é que esta taxa atinja o valor de 0,7 viagem/habitante em 2030, mais que dobrando em 20 anos.
Diante do desafio de prever como o aumento da demanda pode impactar os sistemas de trans-porte, foram criadas técnicas analíticas e de simulação para análise de desempenho. Estas técnicas foram desenvolvidas nas últimas décadas e vêm sendo aperfeiçoadas constantemente. Dentre estas técnicas, a simulação computacional de tráfego se mostra como uma ferramenta valiosa. Elefteriadou et al. (2014) argumentam que os modelos de simulação de tráfego podem auxiliar no planejamento dos sistemas de tráfego ao prever as condições de operação em situações futuras para diferentes ce-nários. A utilização destes métodos permite a exploração de diferentes alternativas em um ambiente simulado sem que seja necessário interromper a operação do tráfego local evitando transtornos aos usuários e minimizando custos operacionais. Além disso, Freitas et al. (2001) afirmam que é possível aperfeiçoar soluções preservando a sociedade de custos indesejáveis decorrentes da implantação de medidas não testadas.
1.1
Objetivos
1.1.1 Objetivo geral
Elaborar um modelo de simulação aplicando técnicas de análise de performance para estudos de tráfego urbano e utilizando conceitos de estudos de impacto de polos geradores.
1.1.2 Objetivos específicos
a) Obter dados para a modelagem da infraestrutura para uma área de estudo.
b) Modelar a demanda considerando particularidades de um aeroporto como polo gerador. c) Empregar técnicas de engenharia de tráfego para a análise de áreas urbanas.
d) Analisar as vantagens e as dificuldades de aplicação de simulação de tráfego em um estudo de polo gerador de tráfego.
e) Explorar as informações obtidas pelo uso de modelos de simulação para propor melhorias no sistema viário.
1.2
Limitações do trabalho
Não é esperado que os resultados deste trabalho possam ser utilizados na prática, como se refletissem de maneira correta a realidade. Este estudo está contido no escopo de um trabalho acadêmico de graduação em que o foco está na aplicação de técnicas e métodos. As limitações se devem principalmente ao fato de que não foram levantados dados primários em campo e foram somente utilizados dados secundários disponíveis que não permitem a modelagem da demanda de forma robusta e próxima à realidade. Estes dados secundários disponíveis foram levantados por outras entidades para pesquisas feitas em outros contextos e anteriores a este trabalho.
Além desta principal limitação gerada pela utilização de dados imprecisos, outras limitações do trabalho são:
a) O trabalho envolve somente a modelagem do transporte privado motorizado e não engloba a modelagem do transporte coletivo;
b) Não é feita a calibração e validação do modelo do cenário atual;
2
Revisão bibliográfica
A revisão bibliográfica está dividida em 4 seções. Primeiramente são introduzidos, de forma básica, importantes conceitos e métodos do planejamento e modelagem de transportes. Em se-guida, são abordados temas ligados a ferramentas computacionais de simulação de tráfego. O nível macroscópico de simulação foi abordado em maior detalhe, pois foi o tipo de simulação utilizado neste trabalho. A terceira seção trata de polos geradores de tráfego de maneira geral e a última trata especificamente do caso de estudos de aeroportos como PGTs.
2.1
Planejamento e modelagem de transportes
O planejamento de transportes tem como objetivo definir medidas ou estratégias para adequar a oferta de transporte com a demanda existente ou futura (CAMPOS, 2013). Para a definição de medidas adequadas de melhorias nos sistemas de transportes é necessário estimar a demanda de transportes prevendo como ela se distribui espacialmente e ao longo do tempo. Ainda segundo Cam-pos (2013), estas estimativas são feitas utilizando métodos de projeção ou modelos de planejamento de transporte que modelam o comportamento da demanda em uma região.
Um modelo é uma representação simplificada de uma parte do mundo real com foco em certos elementos considerados importantes (ORTÚZAR; WILLUMSEN, 2011). Para a elaboração de um modelo matemático qualquer é necessário fazer suposições sobre como este funciona na realidade e traduzir este sistema de funcionamento para relações lógicas e matemáticas. Segundo Azevedo Filho (2012) os modelos de transportes explicam o funcionamento do sistema de transportes baseando-se na ocupação do solo da área de estudo e nas atividades ali debaseando-senvolvidas. De maneira geral, os modelos utilizados durante o processo de planejamento de transportes envolvem estimativa da demanda e posterior análise da relação entre esta demanda e a oferta.
O principal método para planejamento de transportes, conhecido como modelo clássico de trans-porte ou método sequencial, teve sua estrutura principal definida na década de 60 e se manteve quase inalterada desde então (ORTÚZAR; WILLUMSEN, 2011). Este modelo está dividido em 4 etapas e por isso também é chamado de Modelo 4 Etapas. As etapas são:
1. Geração de viagens; 2. Distribuição de viagens; 3. Divisão modal;
Segundo Azevedo Filho (2012), este modelo vem sendo usado há muitos anos por engenheiros e outros profissionais da área acadêmica, de orgãos governamentais e de empresas de consultoria para estimar a demanda futura de uma região e assim permitir a definição de medidas de melhoria adequadas.
De acordo com Ortúzar e Willumsen (2011), a elaboração destes modelos engloba a obtenção e análise de diversos dados socioeconômicos, de empregos, de zoneamento, de infraestrutura e de atividade comercial e de lazer. A coleta destes dados é fundamental no processo de modelagem de transportes por fornececer o diagnóstico do padrão de viagens na área de estudos e suas caracte-rísticas. Segundo Bruton (1979) as pesquisas necessárias para o levantamento de dados consomem tempo e exigem expressivos recursos humanos e financeiros, portanto é necessário um bom planeja-mento durante esta fase, definindo exatamente quais informações serão pesquisadas e como.
Após a obtenção destes dados torna-se possível a realização dos processos de modelagem da demanda de movimentação de pessoas e cargas e a modelagem da oferta, que é constituída pelo sistema de transportes.
2.1.1 Modelagem da demanda
Para lidar com a distribuição espacial da demanda de transportes em uma grande área, o método mais comum é dividir a área de estudo em zonas codificadas que serão posteriormente processa-das com a ajuda de programas computacionais (ORTÚZAR; WILLUMSEN, 2011). Campos (2013) define estas zonas de tráfego como a unidade básica de análise e afirma que elas podem obedecer a alguma divisão censitária ou administrativa. Leite (2003) afirma que as zonas devem apresentar características preponderantemente homogêneas quanto ao uso e ocupação do solo ou podem me-ramente ser determinadas por separação geográfica, tal como um conjunto de bairros em uma área urbana. Para cada zona de tráfego pode ser definido um ponto central como sendo o centroide da zona e tal ponto é considerado o local de origem e destino de todas as viagens de e para esta zona de tráfego.
Com a configuração espacial de centroides definida, é possível partir para a análise da demanda de transporte entre estas zonas de tráfego em um determinado cenário temporal. Esta demanda de transporte entre as zonas pode ser contabilizada por número de viagens, de veículos ou quantidade de carga.
Pode-se representar a demanda através de volumes em seções transversais ou proporções de volumes de movimentos divergentes nas interseções (estados de tráfego), mas uma das maneiras mais comuns de representar a demanda é através de uma matriz origem e destino (O-D). A matriz O-D é um elemento fundamental para o planejamento e tomada de decisão. Leite (2003) esclarece que ela permite a avaliação de alternativas e simulação de fluxos de tráfego. Segundo Ortúzar e
nos locais de trabalho e no sistema de transporte. Após a coleta em campo destes dados é feita a expansão da amostra visando representar todas as viagens da área de estudo.
Uma matriz O-D obtida por meio de uma pesquisa O-D somente representa o cenário atual, mas também é muito importante prever a demanda futura para verificar se a infraestrutra atual será suficiente para atender ao crescimento de demanda ao longo dos anos. O ano futuro utilizado no planejamento varia de acordo com o nível de planejamento utilizado, Hutchinson (1974) afirma que este nível de planejamento varia desde planos conceituais com horizontes de 30 a 40 anos até planos detalhados de 1 ano ou menos, dependendo do propósito específico. Hutchinson (1974) também aponta que planos de sistemas de transporte são desenvolvidos normalmente por períodos de 20 anos e atualizados em intervalos de cerca de 5 anos.
Para projetar uma matriz O-D do cenário atual para anos futuros pode-se utilizar o método do fator do crescimento. De acordo com Campos (2013), este método possibilita determinar o número de viagens futuras em função de variáveis que influenciam seu crescimento. Esta estimativa de viagens é feita utilizando-se um fator multiplicador que é aplicado à matriz do ano base. A fórmula geral deste método está apresentada na Equação 1.
Ti = Fi.ti (1)
onde:
• Ti = número de viagens futuras produzidas na zona de tráfego i;
• Fi = fator de crescimento;
• ti = número de viagens no ano base.
Ainda segundo Campos (2013), a estimativa do fator Fi depende da escolha das variáveis que
melhor definem este fator. Estas variáveis podem envolver informações como: população, renda, propriedade de veículos, etc. Campos (2013) afirma que este método é de fácil entendimento, mas é mais indicados para planejamento de curto e médio prazo, pois não leva em consideração mudanças nos custos de transporte e na rede ou novos modos de transporte, novos links e novas zonas de tráfego.
A demanda futura também pode ser estimada a partir de métodos associados às etapas de geração e distribuição de viagens do planejamento de transportes. A utilização destes métodos do Modelo 4 Etapas permite que se estime a demanda futura considerando projeções de mudanças dos dados demográficos e socioeconômicos utilizados.
De acordo com Huang (2003), primeiramente, na etapa de geração de viagens, o número de viagens produzidas e atraídas por cada uma das zonas é calculado a partir de dados demográficos e de atividades econômicas. Depois disso, Huang (2003) afirma que, a distribuição de viagens é
feita baseando-se no grau de atratividade das zonas e no custo (financeiro ou ligado ao tempo e à distância) associado ao deslocamento entre zonas.
2.1.2 Modelagem da oferta
A peça chave da modelagem da oferta é a representação da malha de transportes (ORTÚZAR; WILLUMSEN, 2011). Segundo Bruton (1979), esta representação requer o cadastramento periódico das vias principais e redes de transporte público, da demanda e oferta de estacionamento e tempos de viagem atualizados. A descrição dessa malha de transportes em um modelo computacional pode ser feita com diferentes níveis de detalhamento e requer a especificação de sua estrutura, propriedades e atributos.
Ortúzar e Willumsen (2011) comentam que o método mais comum para a representar a malha viária é utilizando a teoria de grafos orientados, também chamados de dígrafos. Este método consiste em um sistema de nós (nodes) e arcos (links) em que os nós representam interseções e os arcos representam trechos homogêneos de vias entre cruzamentos.
Segundo Barceló et al. (2010), estes nós contêm as informações sobre quais movimentos são permitidos nas interseções e os arcos recebem diversas características das seções de vias que repre-sentam, como: capacidade, velocidade máxima, número de faixas, modos de transporte que podem utilizar a via, densidade de congestionamento e outros.
Conforme apresentado na seção anterior, as matrizes O-D são definidas conforme a configuração de centroides das zonas de tráfego. Para que essas viagens possam percorrer a malha viária, se deslocando de um centroide a outro, normalmente são utilizados elementos chamados conectores. Hensher et al. (2004) define estes conectores como arcos artificias que conectam cada centroide a um ou mais nós da malha viária.
A Figura 2 apresenta um exemplo genérico de grafo direcional em que os arcos são representados por linhas unidirecionais e os nós são representados por círculos e numerados de 1 a 4. A Figura 3 apresenta um exemplo de conectores conectando um centroide à rede viária.
viagem) entre uma origem e um destino. Neste método todo o fluxo passaria por esta rota, inde-pendentemente da capacidade dela. Ortúzar e Willumsen (2011) afirma que este método pressupõe que não há efeitos de congestionamento e que todos os motoristas utilizam os mesmo critérios para a escolha da rota.
No entanto, o método de seleção de rotas mais utilizado nos principais modelos de transporte é o método de equilíbrio para o usuário (user equilibrium) (BARCELÓ et al., 2010). Este método considera as características dinâmicas do sistema, assumindo que a rota com tempo mínimo de viagem pode variar dependendo da hora e do volume das vias.
O método de equilíbrio para o usuário se inclui nos modelos de equilíbrio que se baseiam nos princípios de Wardrop de alocação equilibrada (WARDROP, 1952 apud CAMPOS, 2013):
• os tempos de viagem nas rotas utilizadas são iguais ou menores que aqueles que poderiam ser experimentados por um único veículo em qualquer outro caminho não usual;
• o tempo total de viagem de todos os motoristas é mínimo.
Portanto, partindo-se destes princípios, se assume que os usuários tentam minimizar seus tempos de viagem individuais e assim escolhem as rotas que percebem ser as mais curtas, mais rápidas ou de menor custo generalizado sob as condições de tráfego do momento e respeitando as restrições de circulação e a capacidade viária.
Com os volumes alocados na malha viária, é possível verificar qual o efeito destes volumes nos tempos de viagens dos usuários, que aumentam com o crescimento da relação volume/capacidade. Campos (2013) afirma que é possível medir esta variação no tempo de viagem utilizando "curvas ou funções de desempenho"que relacionam o fluxo alocado com o tempo de viagem na via em função das características desta. ITE (2016b) afirma que a construção destas funções de desempenho é um dos elementos mais importantes do processo de alocação.
Segundo Spiess (1990), para a maior parte dos métodos de alocação, este efeito é definido por funções de volume-atraso (volume-delay functions), que expressam o tempo de viagem (t) em um arco em função do volume (v) e da capacidade (c). Portanto o tempo de viagem total é o resultado do tempo de viagem em fluxo livre (t0) multiplicado por uma função normalizada de
congestionamento.
t = t0.f (
v
c) (2)
Muitas funções de volume-atraso foram propostas e utilizadas no passado, de acordo com Spiess (1990), as mais utilizadas são as funções do BPR (Bureau of Public Roads). A função de
congesti-cenários alternativos e verificar benefícios e impactos antes de implementar tais soluções em campo, economizando recursos e possibilitando maior segurança.
De acordo com Tavares e Pereira (2015), um modelo de tráfego geralmente consiste na represen-tação dos componentes da infraestrutura, como a rede viária, linhas de transporte público e controle de tráfego. Ainda segundo os autores, os componentes do fluxo de tráfego (usuários, pedestres e veículos) têm então seus movimentos replicados nesta infraestrutura simulada de forma a reproduzir as condições operacionais do sistema viário.
Ao comparar ferramentas de simulação com técnicas analíticas, FHWA (2004) argumenta que as ferramentas de simulação permitem avaliar a dinâmica de congestionamentos ao dividir o período analisado em pequenos segmentos de tempo e assim acompanhar a formação, dissipação e dura-ção de congestionamentos de tráfego. Também é possível observar a interferência e impacto dos congestionamentos para além da região onde se forma a fila.
Araújo (2003) descreve que os modelos são classificados de acordo com o nível de agregação, variando em nível de detalhamento e com diferentes maneiras de representar o tráfego. Estes três tipos ou níveis de modelos de simulação são definidos por FHWA (2004) da seguinte maneira:
• modelos de simulação macroscópicos: são baseados na relação determinística entre fluxo, velocidade e densidade de tráfego, se baseiam em análise de seções da via e não consideram veículos individuais.
• modelos de simulação mesoscópicos: combinam as propriedades de modelos macroscópicos e microscópicos. Assim como nos modelos microscópicos, a unidade do fluxo de tráfego é o veículo individual, seus movimentos, no entanto, seguem a lógica dos modelos macroscópicos e são regidos pela velocidade média da via.
• modelos de simulação microscópicos: simulam o movimento individual dos veículos e são baseados nas teorias de perseguição de veículos e mudança de faixa. Para cada veículo é definido um destino, um tipo de veículo e um tipo de condutor.
A utilização de tais ferramentas de simulação, no entanto, apresenta certos desafios e limitações. FHWA (2004) cita como principais: necessidade de obtenção de diversos dados de entrada de qualidade, alto tempo de análise, custos financeiros e treinamento de pessoal.
2.2.1 Simulação em nível macroscópico
Os modelos macroscópicos são caracterizados por terem menor nível de detalhe, sem que haja distinção entre os veículos. Além disso, a macrossimulação caracteriza-se também por ser utilizada em grandes áreas com correntes de tráfego ininterruptas (SILVA, 2018). São utilizadas variáveis
agregadas e o modelo define a relação entre a densidade de tráfego, a velocidade média e o fluxo de tráfego (SIMÕES, 2005).
Segundo Vasconcelos (2004), estes modelos são de grande aplicabilidade em processos onde as características macroscópicas, como os volumes, são de maior interesse. De acordo com FHWA (2004) ferramentas de simulação macroscópicas são mais adequadas que as microscópicas para análise de extensas regiões de estudo que englobam toda uma cidade. Silva (2018) afirma que "um modelo macroscópico tem como objetivo caracterizar áreas de considerável dimensão como por exemplo, cidades ou vários quarteirões".
Segundo FHWA (2004) as ferramentas de macrossimulação permitem a análise dos seguintes índices de performance: • velocidade; • tempo de viagem; • volume; • densidade; • atraso; • comprimento da fila.
Quando comparados com modelos de microssimulação, a simulação macroscópica exige menos dados de entrada e menor capacidade computacional e tempo de processamento, no entanto seus re-sultados são apresentados de forma mais abstrata, dificultando a criação de apresentações animadas em três dimensões (FHWA, 2004).
2.3
Polos geradores de tráfego (PGT)
Grandes empreendimentos de alta atratividade foram por muitos anos denominados somente como Polos Geradores de Tráfego (PGT), e são definidos por DENATRAN (2001) como empreen-dimentos de grande porte com alta produção e atração de viagens que causam reflexos negativos na circulação viária de seu entorno. Segundo Gonçalves et al. (2012) estudos de PGT enfocam em impactos no estacionamento e na circulação veicular de automóveis, estando limitados ao âmbito do tráfego e não considerando outros níveis de impacto. Ainda segundo Gonçalves et al. (2012), esses estudos e conceitos evoluíram, ampliando a abrangência dos impactos. Por isso Kneib, Silva e Portugal (2010) adotam o termo Polo Gerador de Viagens (PGV) que é mais amplo e abrange aspectos socioeconômicos e de qualidade de vida da população. Deste modo, ao se denominar estes empreendimentos como Polos Geradores de Viagens, também estão incluídas as viagens não motorizadas, as viagens por transporte público e de cargas (GONÇALVES et al., 2012).
No âmbito internacional não há esta distinção de termos. Em fontes norte-americanas normal-mente é utilizado o termo Trip Generation ou Empreendimento de Impacto Regional (Development of Regional Impact) e o estudo que analisa o impacto nos sistemas de transportes é chamado de Estudo de Impacto de Tráfego (Traffic Impact Analysis ou Traffic Impact Study) (ITE, 2016b). An-drade e Portugal (2012) afirmam que o Trip Generation, do Instituto de Engenheiros de Transporte (ITE), é uma das publicações mais prestigiadas e comumente referenciadas, e nesta fonte é utilizado somente o termo Trip Generation.
Como o maior foco deste trabalho é no estudo do tráfego rodoviário, utilizou-se o termo Polo Gerador de Tráfego. No entanto, na revisão bibliográfica foram consultadas fontes que utilizam o termo PGV e outras que utilizam o termo PGT, pois ambas apresentam análises, dados e diretrizes que podem ser utilizadas em um estudo de PGT, visto que o conceito de PGT está englobado no conceito de PGV, que é mais amplo.
2.3.1 Métodos de análise de impactos
Os estudos de impactos visam analisar as mudanças e efeitos nos sistemas de transportes cau-sados pela implantação de um PGT (ITE, 2016b). Gonçalves (2012) afirma que a compreensão dos impactos gerados pelos PGVs contribui para a adoção de medidas mitigadoras mais efetivas que ajudam a manter o nível de bem estar da população.
Segundo ITE (2016b), os estudos de impacto estão focados em: estimar a geração de viagens pelo empreendimento, compreender como estas viagens chegam e partem e analisar os trajetos utilizados pelos usuários pela rede de transportes.
Há diversas propostas de procedimentos para análise de impactos diponíveis na literatura. Cunha et al. (2012) analisam vários destes procedimentos classificando-os pelo tipo de empreendimento analisado (shoppping centers ou empreendimentos no geral) e pelo tipo de impacto considerado (ambiental, no sistema viário e no sistema de transportes). Apesar de apresentarem variações, todos os procedimentos têm a mesma estrutura básica.
A partir da análise feita por Cunha et al. (2012) e tomando como referência os métodos de análise com foco no sistema viário propostos por CET (1983), Cybis, Lindau e Araújo (1999) e ITE (2005), foram selecionadas as mais importantes etapas dos procedimentos de análise de impactos destes autores. As etapas que representam esta estrutura básica são as seguintes:
1. caracterização da rede de transportes e da área de influência; 2. geração de viagens;
3. estudo de distribuição de viagens e de divisão modal; 4. alocação de viagens;
5. análise do impacto na área do entorno e vias de acesso;
Em relação à geração de viagens, ITE (2016b) divide as viagens em tráfego gerado pelo PGT e tráfego de passagem. O tráfego de passagem (pass-by) representa viagens que ocorrem independente da existência do PGT, mas utilizam a malha viária adjacente ao empreendimento.
A fim de se realizar estes estudos de impacto de maneira precisa é necessária a obtenção de vários dados. Segundo ITE (2016b) as principais informações necessárias para a avaliação dos impactos são:
• características da malha viária e sistema de transportes atual;
• características dos empreendimentos existentes e propostos da região; • tráfego futuro gerado pelo PGT estimado;
• volume de tráfego combinado nas vias de acesso próximas; • taxa de crescimento de tráfego;
• adequação do sistema viário; • necessidades do sistema; • planos de acesso.
Pode-se fazer um paralelo dos métodos de análise de impactos de PGT com o Modelo 4 Etapas. Segundo Andrade e Portugal (2012), para as três últimas etapas, o processo é muito similar ao método tradicional, mas para primeira etapa, a geração de viagens ganha um novo significado. Andrade e Portugal (2012) explicam que o foco deixa de ser uma zona e passa a ser um determinado empreendimento. Portanto é preciso calcular o volume de viagens produzidas e atraídas por este estabelecimento.
Sendo assim, há uma vasta literatura que trata de taxas de geração de viagens para diferentes tipos de PGTs: shopping centers, supermercados, estabelecimentos de ensino, indústrias e muitos outros. A partir das particularidades de cada empreendimento busca-se criar uma relação entre o número de viagens gerada e uma variável independente. Segundo Andrade e Portugal (2012), esta variável independente explicará estatisticamente o volume de viagens geradas pelo PGV . Al-gumas variáveis tipicamente utilizadas são: área bruta locável, área total construída e número de empregados, residências ou escritórios.
2.3.2 Definição da abrangência espacial da área de estudo
A área de estudo para a avaliação dos efeitos causados pela presença de PGVs está ligada à abrangência dos seus impactos e pode ser compreendida em duas diferentes áreas: área crítica e
área de influência (GONÇALVES et al., 2012). A área de influência é mais abrangente e está ligada à influência espacial do empreendimento em termos de demanda gerada. A área crítica, por outro lado, tem menores dimensões e dentro dos seus limites os impactos do PGV são mais significativos e visíveis, havendo os maiores problemas de fluidez e circulação viária (TOLFO, 2006).
Antonio (2012) compara as duas áreas afirmando que a área de influência está associada ao raio de alcance do poder de atração do empreendimento, por outro lado, a área crítica é utilizada para avaliar o impacto nos sistemas de transportes e nas vias de acesso que serão mais utilizadas pela demanda atraída pelo polo.
Silva (2018) comenta que a maior parte da bibliografia ligada ao assunto trata da área de influência de shopping centers, estes métodos não serão abordados, pois fogem do escopo deste trabalho. De acordo com Gonçalves et al. (2012), a delimitação da área crítica é encontrada com menos frequência na literatura. É possível encontrar alguns estudos que tratam deste assunto principalmente em fontes norte-americanas. Um exemplo é o manual de planejamento de transportes do Instituto de Engenheiros de Transportes (ITE, 2016b) que define que os limites da área de estudo de um PGT qualquer devem ser baseado no uso do solo da região, tamanho do empreendimento, padrão de sistema rodoviário e terreno.
Os mesmos autores ainda afirmam que um método frequentemente utilizado para determinar os limites desta área de estudo se baseia na relação entre oferta e demanda: a área crítica deve contem-plar trechos das vias de acesso em que 5% ou mais da capacidade seja ocupada por viagens geradas pelo PGT. Além disso deve-se levar em conta interseções críticas próximas ao empreendimento que estejam congestionadas, próximas de atingirem a capacidade ou com risco de atingir deterioração operacional a partir de um aumento pequeno de tráfego. A Tabela 1 apresenta orientações para determinação de limites da área crítica baseada em características do estabelecimento, definidas por ITE (2016b).
Tabela 1: Diretrizes para determinação de limites da área crítica
PGT Limites da área crítica
Restaurante fast-food.
Posto de serviço com ou sem fast-food.
Interseção adjacente se estiver localizada na esquina.
Minimercado ou postos de gasolina
com loja de conveniência. 200 m para cada pista de acesso. Empreendimentos com menos de
200 viagens durante o horário de pico. 304 m para cada pista de acesso. Shopping center com menos de 6500 m2
. Empreendimentos com taxa de viagens entre 200 e 500 no horário de pico.
Todas as interseções sinalizadas e pistas de acesso a 800m de distância do local e as principais interseções não
sinalizadas a 400m do local. Shopping center entre 6500 m2
e 9300 m2
de Área Bruta Locável (ABL).
Escritórios ou parque industrial com o número de funcionários entre 300 e 500.
Empreendimentos de uso misto balanceado com mais de 500 viagens no horário de pico.
Todas as interseções sinalizadas, as principais interseções não sinalizadas e pistas de acesso a 1600m.
Shopping center com mais de 9300 m2
de ABL. Escritórios ou parque industrial com mais de 500 funcionários.
Todos os empreendimentos com mais de 500 viagens no horário de pico.
Todas as interseções sinalizadas e pistas de acesso a 3200m e as principais interseções não sinalizadas a 1600m.
Estação de trânsito. 805m de raio
Fonte: Adaptado de ITE (2016b)
2.3.3 Definição do cenário temporal de estudo
O fluxo de viagens geradas pelo PGT, assim como de viagens em geral, varia de acordo com a hora do dia, dia da semana e mês do ano. Portanto deve-se escolher um dia e hora de projeto para o qual o modelo será elaborado. ITE (2008) afirma que deve-se analisar diferentes dias e horas visando determinar em qual momento ocorre o pico de fluxo de tráfego. Para o dia de projeto, ITE (2004 apud ANDRADE; PORTUGAL, 2012) recomenda que se procure estudar dias típicos, evitando férias ou feriados para evitar grandes oscilações.
Sobre a hora de projeto, ITE (2008) afirma que, na maior parte dos casos, o volume de tráfego gerado pelo PGT combinado com o volume de tráfego das vias do entorno atinge seu máximo durante as horas de pico tradicionais. No entanto, Andrade e Portugal (2012) comentam que o pico do tráfego de passagem e do volume gerado pelo PGV nem sempre são concomitantes. Neste
caso, ITE (2016b) afirma que a análise deve ser feita para a hora do dia em que ocorre o volume de tráfego máximo combinado na rede viária do entorno.
Quando há somente dados de volumes diários, a partir dos quais queira-se calcular volumes horários, pode-se utilizar o fator k que relaciona volumes horários com volumes diários. Este fator é definido por ITE (2016a) através da Equação 4.
k = V HP
V MDa (4)
onde:
• VHP = volume horário de projeto; • VMDa = volume médio diário anual.
Este fator também pode ser chamado de Percentagem de Pico Horário (PPH), quando o volume horário se refere à hora de pico (MONTEIRO; GOLDNER, 2011).
Além da definição do dia e hora de projeto para o cenário atual, também é necessário considerar que a demanda varia ao longo dos anos. Portanto é necessário definir o cenário temporal de planejamento, ou seja, qual ano será utilizado para o estudo de impactos. Segundo Gonçalves (2012), esta escolha varia conforme o tipo do empreendimento estudado, seu porte e seu potencial de geração de viagens.
Este horizonte temporal se dá em duas fases: no período que antecede a inauguração e que inclui a etapa de obras e o período após a inauguração quando há início do acesso do público (GONÇALVES et al., 2012). Segundo Gonçalves (2012), a preocupação com os impactos que antecedem a implantação do empreendimento, é resultado do acréscimo de veículos no meio viário, principalmente de veículos industriais como caminhões, máquinas e tratores.
ITE (2016b) afirmam que a definição do horizonte temporal deve levar em conta o tamanho do empreendimento e se há grandes mudanças planejadas para o sistema de transportes na área de estudo. As recomendações de ITE (2016b) para empreendimentos em geral estão apresentadas na Tabela 2.
Tabela 2: Diretrizes para determinação do horizonte de estudo segundo ITE (2016b) Tamanho do empreendimento Horizonte de estudo
Pequeno (<500 viagens na hora pico) Um ano antes da inauguração Médio (500 a 1000 viagens na hora pico) Um ano antes da inauguração e 5 anos após a inauguração Grande (> 1000 viagens na hora pico) Um ano antes da inauguração
e 5 anos após a inauguração ou ano de horizonte do plano de transportes adotado para a região. Fonte: Adaptado de ITE (2016b)
Uma outra publicação norte-americana, do Maricopa County Department of Transportation (MC-DOT), vai além e sugere um horizonte maior, de 20 anos, para empreendimentos com mais de 1000 viagens na hora pico (MCDOT, 2008 apud GONÇALVES et al., 2012).
Para o caso brasileiro, Gonçalves (2012) estabeleceu uma relação entre o potencial de impactos do empreendimento e o horizonte temporal dos estudos, se baseando em publicações norte-americanas e no estudo de Kneib (2004). A proposta de Gonçalves (2012) para um empreendimento qualquer pode ser visualizada na Tabela 3.
Tabela 3: Diretrizes para determinação do horizonte de estudo segundo Gonçalves (2012) Viagens Geradas no Horário de Pico Horizonte Temporal Curto Prazo (até um ano após a inauguração) Médio Prazo (de um a cinco após a inauguração) Longo Prazo (de três a dez anos após a inauguração) 100 a 499 X - -500 a 999 X O -1000 a 1499 - X O a partir de 1500 - - X X Fortemente recomendado O Moderamamente recomendado - Sem recomendação
2.3.4 Uso de simulação na análise de PGTs
Para a análise de impactos gerados por PGVs podem ser utilizadas técnicas analíticas, como o HCM (Highway Capacity Manual) ou teoria de filas, e técnicas que envolvem ferramentas de simulação computacional (CUNHA et al., 2012).
Tavares (2011) conclui em seu estudo que as os indicadores de desempenho derivados de modelos de simulação de tráfego em nível microscópico possibilitam avaliar o impacto de novos empreendi-mentos em ambientes urbanos já consolidados. Tavares (2011) também afirma que ferramentas de simulação permitem identificar pontos críticos onde o impacto das viagens geradas pelo empreendi-mento afeta significativamente o desempenho, criando pontos de gargalo.
Segundo Gonçalves (2012), os modelos de simulação apresentam vantagens quando comparados com as ferramentas analíticas, mas envolvem mais recursos para a sua execução. Gonçalves (2012) também sugere que as ferramentas analíticas sejam utilizadas somente para PGVs com baixo po-tencial de impacto e que para PGVs maiores sejam utilizadas técnicas de simulação. Shannon (1992 apud PORTUGAL, 2005) recomenda a utilização de simulação nas seguintes situações:
• quando a simulação fornece uma solução mais simples que os métodos analíticos disponíveis; • quando existe uma necessidade de redução do tempo para o estudo de um fenômeno de médio
e longo prazo;
• quando a observação de um determinado sistema, ou condução de um determinado experi-mento, apresente uma grande dificuldade, ou impossibilidade, de realização;
• quando a verdadeira natureza do sistema possa ser invalidada pelas hipóteses simplificadoras necessárias para um determinado método analítico.
Segundo Cybis, Lindau e Araujo (2002), quanto maior a extensão da malha viária e a quan-tidade de veículos afetados, mais complexas e maiores se tornam as exigências requeridas pela análise. Nestes casos o uso de ferramentas computacionais possibilitam simular, de forma adequada e consistente, a viabilidade de medidas que provoquem impacto sobre o tráfego.
Sobre a utilização de ferramentas de simulação de tráfego em estudos de impacto de PGTs, Cybis, Lindau e Araujo (2002) afirmam:
"Os modelos de alocação e simulação de tráfego constituem ferramentas adequadas pois permitem estimar, em ambiente computacional, o provável comportamento do tráfego associado a alterações na rede viária ou na demanda por viagens. Assim, a abrangência da análise dos impactos de uma medida não fica mais restrita às vias próximas, mas passa a compreender a rede viária como um todo."
Segundo Freitas et al. (2001), através de parâmetros estimados pelos modelos de simulação computacional em nível macroscópico é possível caracterizar o tráfego com maior nível de
detalha-mento que através de técnicas analíticas. Em um estudo de impacto de PGT Freitas et al. (2001) utilizaram os seguintes parâmetros para comparação entre cenários:
• somatório dos tempos perdidos em filas nas interseções saturadas; • somatório dos tempos de viagem e das distâncias percorridas; • velocidade geral média na rede;
• volumes de tráfego em vias locais; • relação volume/capacidade;
• atrasos nos movimentos de conversões.
2.4
Aeroportos como PGTs
Segundo Goldner, Nascimento e Pinto (2014) os aeroportos são um dos principais PGVs em áreas urbanas, por atrair grande número de viagens de passageiros, acompanhantes e funcionários. O acesso terrestre a aeroportos é de grande importância durante o processo de planejamento, pois, de acordo com Alves e Strambi (2011), em alguns casos, o tempo de acesso ao aeroporto pode ser maior do que o dedicado à viagem aérea propriamente dita. Isto se explica pelo fato de que o deslocamento até o aeroporto pode ser seriamente afetado pelo congestionamento de tráfego em grandes áreas urbanas.
Se considerarmos que as vias de acesso aos aeroportos se inserem na malha viária da cidade e são utilizadas por outros usuários, o volume de tráfego de veículos gerado pelo aeroporto pode impactar negativamente na operação desta infraestrutra viária, que muitas vezes já sofre com con-gestionamentos.
Assim como a operação do aeroporto afeta o desempenho da malha viária, falhas na infraestrutura urbana também afetam o funcionamento do aeroporto. Segundo Mamede e Alves (2009), um acidente em uma via de acesso pode provocar atrasos em massa e, conseqüentemente, grandes filas no check-in, atraso em vôos e insatisfação dos clientes.
Mamede e Alves (2009) afirmam que o acesso de um aeroporto é de grande interesse para o administrador aeroportuário, mas que os meios de acesso não estão sob sua responsabilidade. Diante desta situação, Goldner, Nascimento e Pinto (2014) sustentam que o planejamento dos acessos terrestres deve ser feito tanto pelo órgão gestor da cidade assim como pela administração do aeroporto, visando um desempenho satisfatório da infraestrutura aeroportuária.
Ferreira, Stevens e Baker (2006) argumentam que além da administração aeroportuária e do órgão gestor da cidade existem outras partes interessadas envolvidas. Companhias aéreas, comu-nidades do entorno, operadores de trânsito e outros gestores da infraestrutura muitas vezes têm
passageiros por transporte aéreo em todo o mundo e o número de movimentações de aeronaves foi de 99,9 milhões.
Além do crescimento no número de passageiros, tem-se observado nos últimos anos uma tendên-cia mundial de incrementar o ambiente aeroportuário com lojas, restaurantes e até hotéis, visando um impulso na renda deste empreendimento (COELHO; PORTUGAL; RIBEIRO, 2007). Estes novos estabelecimentos dentro dos aeroportos, aliados ao crescimento da demanda de passageiros leva a um aumento no número de pessoas que circulam no aeroporto e consequentemente a um maior número de viagens que se dirigem ao PGT.
2.4.2 Demanda de transporte terrestre em aeroportos
É possível estimar a demanda gerada por aeroportos através de taxas de geração de viagens. Estas taxas são particularmente úteis nos casos em que o empreendimento ainda não foi construído e se deseja obter valores de números de viagens a partir de características do aeroporto planejado (variáveis independentes).
Para o caso do Trip Generation (ITE, 2008), já citado anteriormente como uma das principais fontes de taxas de geração de viagens, os modelos de geração de viagens para os aeroportos co-merciais relacionam o número de viagens diárias com as variáveis: número médio de vôos por dia, número de vôos comerciais por dia e número de empregados do aeroporto (ITE, 2008 apud MON-TEIRO; GOLDNER, 2011). Alguns métodos também relacionam o número de viagens ou número de veículos com a área do terminal, área para transporte de cargas, áreas industriais e outros (RUHL; TRNAVSKIS, 1998).
No entanto, há críticas a estes modelos de estimativas. Segundo Chambers (2015), as taxas do ITE não geram equações de curvas adequadas ou resultados precisos. Chambers (2015) comparou dados reais medidos em campo através de contagens com estimativas do ITE e de outros órgãos governamentais norte-americanos. Chambers (2015) conclui que as estimativas produzidas pelos modelos superestimaram de maneira ampla as reais viagens veiculares. Para alguns aeroportos os modelos projetaram uma demanda de 200 milhões de viagens veiculares anuais quando o valor medido em campo foi de 25 milhões de viagens anuais.
Uma maneira alternativa de realizar a modelagem da demanda por transporte terrestre em aeroportos, sem utilizar taxas de geração de viagens, é estimando a demanda com base em entrevistas com passageiros. Ferreira, Stevens e Baker (2006) afirmam que devem ser feitas pesquisas de geração de viagens, de escolha de modo de transporte e de uso de solo no entorno do aeroporto. Gosling (2011) também complementa, afirmando que a análise de aeroportos como PGTs requer informações sobre a distribuição geográfica das viagens terrestres dos passageiros e que normalmente estas informações são obtidas através de entrevistas com passageiros. Segundo Gosling (2011), estas entrevistas identificam a origem ou destino da viagem para ou do aeroporto com um certo nível de
detalhe (por exemplo através do código postal). Também pode-se perguntar a natureza da origem ou destino: casa, escritório, hotel e etc.
Ainda sobre a modelagem da demanda, deve-se considerar que ela não é composta somente por passageiros do transporte aéreo. De acordo com Budd (2016), muitos passageiros são acompanhados até o aeroporto por amigos ou parentes que desejam se despedir na partida ou cumprimentar os passageiros na chegada. Em alguns aeroportos esse número de acompanhantes pode ser significativo, especialmente nos aeroportos com maior número de viagens de lazer em comparação à viagens de negócios.
Alguns estudos buscam estimar taxas de acompanhantes para cada passageiro. MBA Empre-sarial (1991 apud MEDEIROS, 2004) em seu estudo sobre o perfil dos passageiros nos principais aeroportos brasileiros chegou a um valor médio de 0,5 acompanhante por passageiro e 0,1 visitante por passageiro. Este mesmo valor foi utilizado por Alves (2015) e Coelho, Silva e Dinato (2012) em seus estudos sobre capacidade de terminal de passageiros de aeroportos regionais e de pequeno porte.
Uma outra estimativa do Service Technique des Bases Aériennes (STBA) de 1983 considera um coeficiente que leva em conta acompanhantes, visitantes e funcionários que varia entre 2 e 3 para cada passageiro (STBA, 1983 apud MEDEIROS, 2004). Zimmermann et al. (2012) utilizaram uma taxa de 1 acompanhante para cada passageiro em sua análise da capacidade dos componentes operacionais do terminal de passageiros do aeroporto Campinas.
A demanda por viagens terrestres geradas pelo aeroporto se divide em diversos modos de trans-porte. Segundo Monteiro e Goldner (2011), no exterior estas viagens são realizadas por automóveis, ônibus, trens e metrôs, mas no Brasil a grande maioria dos aeroportos é acessada apenas por automóveis ou ônibus, sendo este último em percentual bem inferior.
Segundo Gosling (2008), a previsão da escolha do modo de transporte nas viagens geradas pelo aeroporto é um componente crítico no planejamento dos acessos terrestres aeroportuários. No entanto, Gosling (2008) complementa que não há um método validado e aceito de forma amplo para modelar este processo de escolha por parte dos usuários do aeroporto. Pesquisas sobre a divisão modal no acesso aeroportuário esclarecem quais são os modos de transporte mais utilizados.
Para o caso internacional, Coogan (2008) realizou uma análise sobre o acesso nos 27 principais aeroportos norte-americanos e a fração de viagens por transporte público variou entre 6% e 23%. Para o caso dos principais aeroportos da Europa e Ásia esta fração é muito superior, chegando a 64% no caso do aeroporto de Oslo e 63% para o aeroporto de Hong Kong (COOGAN, 2008).
Para o caso brasileiro, podemos utilizar como exemplo o maior aeroporto do país, o Aeroporto Internacional de São Paulo (Guarulhos). Em 2011 foi realizada neste aeroporto uma pesquisa com entrevistas nos portões de embarque com viajantes para destinos internacionais. Esta pesquisa, de Alves e Strambi (2011), afirma que somente 5% dos usuários utilizaram o ônibus para acessar o
O método proposto por Ferreira, Stevens e Baker (2006) estima a demanda de viagens terrestres e de carga a partir da demanda aérea e da atividade comercial e industrial na região. A demanda é representada em forma de matrizes O-D e após a análise da oferta de transportes disponível pode-se fazer uma análise a partir dos parâmetros de custo generalizado e de nível de serviço, além da análise da infraestrutura crítica.
Outra pesquisa, de Coelho, Portugal e Ribeiro (2007), propõe um procedimento de análise de aeroporto como PGV com enfoque no impacto na qualidade do ar. Este procedimento está dividido em cinco etapas fundamentais: delimitação temporal, demanda, oferta, determinação da área crítica e da área de abrangência.
Segundo Coelho, Portugal e Ribeiro (2007), a análise da interação entre os elementos de demanda e oferta permite a avaliação do desempenho do sistema viário e de cada modalidade de transportes, seja na circulação, seja no estacionamento, bem como as repercussões na fluidez do tráfego, na segurança e na qualidade do ar.
Pode-se observar que este método segue a estrutura geral dos métodos para análise de impactos de PGTs apresentados na Seção 2.3.1. Comparado com o método proposto por Ferreira, Stevens e Baker (2006), este procedimento adiciona a delimitação do cenário temporal e das áreas crítica e de influência. No entanto, o procedimento não apresenta métodos específicos para cada umas das etapas, apresentando somente um procedimento de análise mais genérico.
Coelho, Portugal e Ribeiro (2007) recomendam a utilização de ferramentas computacionais de simulação na análise de desempenho sendo que sugerem softwares de nível macroscópico e mesoscópico para análises no âmbito da cidade e regional (de médio a longo prazo) e softwares de nível microscópico para análises no âmbito de bairro (curto prazo). A Figura 7 apresenta o procedimento proposto por Coelho, Portugal e Ribeiro (2007) para análise de um aeroporto como PGV.
Segundo Coelho e Portugal (2012), para definição da área crítica deve-se fazer uma análise das principais vias de acesso, dos modos de transporte que são utilizados para acessar o aeroporto e se existem outros PGVs próximos que podem influenciar o tráfego.
3
Área de estudo
O aeroporto de Florianópolis, também denominado Aeroporto Internacional Hercílio Luz3, está
localizado no bairro Carianos, sul da Ilha de Santa Catarina, no município de Florianópolis, distante cerca de 12km do Centro4
. Sua localização no município está representada na Figura 8. Figura 8: Localização do aeroporto de Florianópolis
Fonte: Desenho do autor sobre imagens do Google Earth
A construção do aeroporto teve início na década de 1920. A partir de 1974 o Aeroporto de Florianópolis esteve sob a jurisdição da INFRAERO, que iniciou uma série de reformas, sendo a principal inaugurada em 1988, ampliando o terminal para 6.440 m2
. O aeroporto foi elevado em 1995 à categoria de Aeroporto Internacional pelo Ministério da Aeronáutica e em 2000 o local
3
<https://www4.infraero.gov.br/aeroportos/aeroporto-internacional-de-florianopolis-hercilio-luz/>, acesso em 31/03/2020.
4
foi ampliado e climatizado, passando dos antigos 6.440 m2 para 8.440 m2. Uma última reforma
aconteceu em 2010 expandindo a área para 9.540 m2
(Ambiens Consultoria Ambiental, 2019). Segundo Monteiro e Goldner (2011), no ano de 2011 a capacidade operacional do terminal era de 980.000 passageiros/ano, portanto quando comparamos esta capacidade com dados de movi-mentação do sistema Hórus (Figura 12), verificamos que a capacidade do terminal já havia sido esgotada há vários anos.
O crescimento da demanda, incentivado pelo crescimento econômico da região e aumento do turismo levou o aeroporto a ser o 15o
mais movimentado do Brasil em 2012 com uma movimen-tação anual de aproximadamente 3,2 milhões de pessoas (Secretaria Nacional de Aviação Civil, 2019). Neste mesmo ano, visando aumentar a capacidade operacional do aeroporto, iniciou-se uma obra de expansão, com obras de infraestrutura para a construção de um novo terminal: terraplena-gem de todo o empreendimento, construção de pátio de estacionamento de aeronaves, taxiways e estacionamento de veículos (Ambiens Consultoria Ambiental, 2019).
Em 2017 a administração do aeroporto foi concedida para a inicativa privada através de um contrato de concessão com duração de 30 anos. A operadora suíça Zurich International Airport AG foi a vencedora do leilão e assumiu a operação do aeroporto em janeiro de 2018, sob a identidade de Floripa Airport5
.
Uma das condições do contrato de concessão envolvia a finalização da obra iniciada em 2012 contemplando a ampliação e melhorias das pistas de pouso e decolagem de aeronaves e a construção de um novo terminal de passageiros, localizado no lado sul da pista principal.
O novo terminal de passageiros, inaugurado em outubro de 2019, tem capacidade para receber até 8 milhões de passageiros por ano nos seus 49.000 m2
de área construída. Possui dez pontes de embarque e 13 portões, além de dispor de um estacionamento com 2.580 vagas6
.
Em paralelo à construção do novo terminal de passageiros, foi construído um novo acesso ao aeroporto, sob responsabilidade do Governo do Estado de Santa Catarina. O novo acesso aumentou a capacidade viária e modificou significativamente os fluxos de veículos para o aeroporto e para o Sul da Ilha7
.
Durante a operação do terminal antigo, o acesso se dava pela Avenida Deputado Diomício de Freitas. Essa importante avenida, que conecta o bairro Carianos e o aeroporto à Rodovia SC-405 e à Rodovia Gov. Aderbal Ramos da Silva, foi duplicada até o ponto próximo ao Estádio da Ressacada onde trânsito foi desviado para a nova via de acesso que contorna a pista de pouso e decolagem e dá acesso ao novo terminal, localizado no lado sul da pista. O novo acesso também liga o aeroporto
5 <https://bit.ly/35Y4i38>, acesso em 28/03/2020. 6 <http://transportes.gov.br/ultimas-noticias/9125-ministro-inaugura-novo-aeroporto-de-florianópolis.html>, acesso em 28/03/2020. 7 <https://www.anac.gov.br/noticias/2019/aeroporto-de-florianopolis-inaugura-novo-terminal-e-acesso-viario>, acesso em 28/03/2020.
que o Decreto 13.348 (FLORIANÓPOLIS, 2014a) descreve que o EIV deve conter a "identificação e avaliação dos impactos positivos e negativos do empreendimento ou atividade na área de influência relacionada" considerando a "nova estruturação e modificação na dinâmica da mobilidade urbana", além disso exige o dimensionamento do sistema viário e a identificação dos fluxos de circulação.
Também na lei do plano diretor de urbanismo do município (FLORIANÓPOLIS, 2014b), a prefeitura classifica as atividades consideradas pólos geradores de tráfego em Micro Pólos (PGT-1) e Macro Pólos (PGT-2) de acordo com o tipo de atividade e o tamanho do empreendimento. A mesma lei ainda afirma que os PGTs serão regidas por normas específicas quanto à localização, acessos, estacionamento, operacionalidade e aprovação de projetos.
No entanto, não foram encontradas exigências específicas que apresentassem qual abordagem técnica deve ser seguida na elaboração destes estudos.
O Termo de Referência para EIV9 afirma que a consultoria especializada terá ampla liberdade
de ação no que se refere aos métodos e técnicas utilizados nos trabalhos.
Em relação à geração de tráfego e demanda por transporte coletivo, o Termo de Referência afirma que se deve analisar os impactos causados pelo tráfego gerado sobre o sistema viário existente. Estes impactos devem ser medidos a partir de dados de volumes de tráfego e de velocidade média. A geração de tráfego deverá ser quantificada para os horários de pico e fora de pico, na baixa e na alta temporada e desagregada por tipo de veículo.
3.2
Dados disponíveis
Conforme apresentado na Seção 2.1, a elaboração de um estudo de tráfego engloba a obtenção e análise de diversos dados. Portanto, esta seção apresenta dados disponíveis para a área de estudo que foram obtidos através de órgãos públicos, em relatórios de estudos técnicos e em outras fontes públicas com dados disponíveis na internet. A Tabela 4 apresenta um resumo destes dados com suas respectivas fontes.
9
<www.pmf.sc.gov.br/entidades/ipuf/index.php?cms=manuais+e+termos+de+referencia&menu=4& submenuid=612>, acesso em 03/05/2020.
Tabela 4: Dados públicos sobre a área de estudo relevantes para um estudo de tráfego
No Dado Autor / Fonte Nome do Arquivo Link
1 Pesquisa O-D (Ambiens Consultoria Ambiental, 2019)
Anexo 17 Pesquisa Origem-Destino.pdf
<https://drive.google.com/drive/folders/ 1WaCJl_aAICcM6gSw501Rt4lnTnjG-Lox>
2 Pesquisa O-D (PLAMUS, 2015c) Diversos <https://observatoriodamobilidadeurbana.
ufsc.br/publicacao/projetos-de-pesquisa/> 3 Frota de veículos DETRAN/SC -<http://consultas.detrannet.sc.gov.br/ Estatistica/Veiculos/> 4 Estimativa de movimentação (Ambiens Consultoria Ambiental, 2019)
Anexo 16 Projeção do fluxo de passageiros.pdf <https://drive.google.com/drive/folders/ 1WaCJl_aAICcM6gSw501Rt4lnTnjG-Lox> 5 Movimentação de passageiros (Ambiens Consultoria Ambiental, 2019)
Anexo 15 Fluxo de Passageiros Aeroporto 2013-mar2018.pdf <https://drive.google.com/drive/folders/ 1WaCJl_aAICcM6gSw501Rt4lnTnjG-Lox> 6 Movimentação de passageiros Horus -<https://horus.labtrans.ufsc.br/gerencial/ #Principal> 7 Infraestrutura
rodoviária Open Street Map - <https://www.openstreetmap.org/>
8
Distribuição de viagens e divisão modal
(PLAMUS, 2015a) - <https://observatoriodamobilidadeurbana.
ufsc.br/publicacao/projetos-de-pesquisa/> 9 Área de influência (JGP Consultoria e Participações et al., 2015) -<https://www.anac.gov.br/assuntos/ paginas-tematicas/concessoes/andamento/ evtea/florianopolis/ florianopolis-estudos-de-mercado.pdf> 33
Tabela 5: Número de automóveis no município de Florianópolis por ano Ano Número de automóveis
2003 121464 2004 133014 2005 137570 2006 143961 2007 151490 2008 160549 2009 169416 2010 180511 2011 189539 2012 198580 2013 205869 2014 213204 2015 217572 2016 220494 2017 222487 2018 225225 2019 228946 2020 231855
Fonte: Adaptado de (DETRAN/SC, 2020)
Os dados estão disponíveis mês a mês de 2003 a 2020. A Tabela 5 apresenta dados da frota de automóveis de cada um dos anos sempre para o mês de janeiro.
Dado 4 - Estimativa de movimentação Este dado está anexo ao EIV do novo terminal do aeroporto (Ambiens Consultoria Ambiental, 2019) e apresenta uma tabela em formato PDF com a estimativa na movimentação de passageiros, desagregados em voos internacionais, domésticos ou de aviação geral, no aeroporto de Florianópolis, ano a ano até o ano de 2050.
O documento não apresenta o método escolhido ou a regressão utilizada para a determinação da estimativa de crescimento e somente está disponível o resultado final, ou seja, os valores de movimentação para cada ano.
Dado 5 - Movimentação de passageiros (Ambiens Consultoria Ambiental, 2019) Os dados de movimentação horária foram fornecidos pela Floripa Airport, estando anexos ao EIV (Am-biens Consultoria Ambiental, 2019). Estes dados, em formato PDF, apresentam a movimentação de passageiros hora a hora para todos os dias entre janeiro de 2013 e março de 2018.
